推定

NO IMAGE 推定

サンプルサイズ(sample size)

同義語 標本の大きさ 定義 サンプルサイズ(sample size)とは標本(sample)に含まれる測定値の個数のことである。 関連 標本(sample)
NO IMAGE 推定

統計量(statistics)

定義 統計量(statistics)とは、分布の特徴を表す値のことである。代表値(representative value)と散布度(dispersion)が主なものである。 関連 統計量(記述統計の文脈では) 代表値(repres
NO IMAGE 推定

標本統計量(sample statistics)

定義 標本統計量(sample statistics)とは、標本の平均や分散など標本の分布の特徴を表す値(=統計量)のことである。 関連 母数(parameter)
NO IMAGE 推定

点推定 (point estimation)

定義 点推定(point estimation)とは、標本から母数を点(=1つの数値)で推定することである。点推定の結果として算出される数値が点推定値(point estimate)である。 関連 区間推定(interval esti
NO IMAGE 推定

区間推定(interval estimation)

定義 区間推定とは、標本から、母数を含んでいそうだと予測される範囲を求めることである。 1回の区間推定の結果は1つの範囲である。複数回の区間推定を繰り返せば、複数の範囲が得られる。この複数の範囲のうち、n%のものが実際に真の母数を含
NO IMAGE 推定

信頼区間 (confidence interval)

定義 信頼区間(confidence interval)とは、区間推定を繰り返した場合に、(1-α)%の確率で真の母数を含む範囲のことである。 通常 1-α = 95%が使用され、この信頼水準における信頼区間を 95%信頼区間と呼ぶ
NO IMAGE 推定

エラーバー(error bars)

定義 エラーバー(error bars)とは、統計学的推定における不確実性を視覚的に表現する方法1つである。伝統的に頻用される図であるが、その解釈は非直観的なものであり、取扱には注意を要する。 エラーバーの種類 エラーバーには3つの種
NO IMAGE 推定

推定量(estimator)と推定値(estimate)

推定量は確率変数であり、推定値はその実現値である。 推定量は通常、標本分布のx軸に相当するものである。 即ち、関心を持っている(=値を知りたいと思っている)母数を推定するための標本分布における統計量である。
NO IMAGE 推定

不偏推定量 (unbiased estimator)

定義 不偏推定量 (unbiased estimator)とは、推定量の期待値が推定すべき母数に等しい(性質を持つ)推定量のことである。 例えば、標本平均は不偏推定量であるが、標本分散は不偏推定量ではないことが知られている。 関連
NO IMAGE 推定

不偏推定値(unbiased estimate)

定義 不偏推定値(unbiased estimate)とは不偏推定量 (unbiased estimator)を用いて得られた値のことである。 例えば平均は不偏推定量であり、平均値は不偏推定値である。 関連 推定量のバイアス
NO IMAGE 推定

推定量のバイアス

推定量のバイアス=推定量の期待値 - 母数の真値 推定量の不偏性あるいは、不変推定量とは、バイアスが0であること意味する。
NO IMAGE 推定

最尤推定法(maximum likelihood estimation : )

定義 最尤推定法とは、特定の標本データを観測する確率を最大にする未知の母集団パラメータを推測する方法である。 実際には尤度関数(likelihood function)を作成し、尤度関数(ないし対数尤度関数)が最大値を取るパラメータ
NO IMAGE 推定

最尤推定値

定義 最尤推定値とは、尤度関数(対数尤度関数)が最大化を取る未知パラメータの値のこと。
NO IMAGE 推定

尤度関数(likelihood function)

定義 尤度関数(likelihood function)L(θ)とは、同時確率の公式を、データ → パラメータの方向という方向で見たものである。 パラメータθの母集団があり、この母集団からn個のデータ(x1,x2...,xn)が標本
NO IMAGE 推定

プロットされた点と点を結ぶ曲線の作成方法

プロットされた点と点を結ぶ曲線を作成する方法には、(1) パラメトリックアプローチ (2) ノンパラメトリックアプローチ がある。 パラメトリック・アプローチとは全データを1つの関数にあてはめようとする方法である。ノンパラメトリック・
スポンサーリンク